Специалист по исследованию и анализу данных

Основные задачи

• Работа с данными (очистка данных, исследование, feature engineering).
• Выдвижение и проверка гипотез.
• Обсуждение задачи с бизнес-заказчиками.
• Разработка прогнозных моделей машинного обучения на основе табличных данных (прогноз продаж, прогноз количества чеков, ценообразование).
• Проведение экспериментов, подбор метрик, валидация моделей и мониторинг их качества.
• Доведение моделей до Production (согласно CI/CD-процессу).
• Дизайн и проведение A/B-тестов.

Наши пожелания к знаниям и опыту

• Опыт в ML от 2 лет.
• Понимание принципа работы основных алгоритмов классического ML (классификации, кластеризации, регрессии, временные ряды).
• Уверенное владение основным стеком: Python, CatBoost/LightGBM, Sklearn, Pandas, NumPy.
• Навыки написания оптимальных SQL-запросов (оконные функции).
• Умение писать хороший код на Python.
• Умение строить и проверять гипотезы, объясняющие особенности в данных.
• Навыки ведения совместной разработки (Gitlab, CI/CD).
• Опыт работы с моделями временных рядов.
• Опыт работы с распределенными СУБД (Greenplum, Arenadata DB).
• Опыт работы с Airflow/MLflow/DVC.
• Опыт ведения документации своих проектов, ведение задач в таск-трекере.
• Опыт проведения A/B-тестов.
• Опыт в рекомендательных системах.
• Опыт работы с Linux.

Условия

• Достойный уровень оплаты труда.
• Продвинутая система бенефитов (годовой бонус, ДМС, компенсация 80% ДМС для детей, частичная компенсация фитнеса).
• 5-я дополнительная неделя отпуска после 3-го года работы.
• Профессиональное развитие и карьерный рост.
• Работа в масштабном бренде сферы быстрого обслуживания с уникальной историей.
• Масштабные проекты и задачи.
• Обучение в корпоративном университете с первых дней работы.
• Гибридный график работы.
• Современный офис в центре Москвы.
• Вовлеченная команда профессионалов.